論文の概要: A DeNoising FPN With Transformer R-CNN for Tiny Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05755v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 07:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 10:07:31.155833
• Title: A DeNoising FPN With Transformer R-CNN for Tiny Object Detection
• Title（参考訳）: タイニー物体検出のための変圧器R-CNNを用いたFPNのデノベート
• Authors: Hou-I Liu, Yu-Wen Tseng, Kai-Cheng Chang, Pin-Jyun Wang, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng,
• Abstract要約: そこで本稿では,Trans R-CNN (DNTR) を用いたFPNのデノベーション手法を提案する。 DNTRは、簡単なプラグイン設計、DeNoising FPN (DN-FPN)、効果的なTransformerベースの検出器であるTrans R-CNNで構成されている。 我々は、古いR-CNN検出器を新しいTrans R-CNN検出器に置き換え、自己注意を持つ小さな物体の表現に集中する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.892598910922004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite notable advancements in the field of computer vision, the precise detection of tiny objects continues to pose a significant challenge, largely owing to the minuscule pixel representation allocated to these objects in imagery data. This challenge resonates profoundly in the domain of geoscience and remote sensing, where high-fidelity detection of tiny objects can facilitate a myriad of applications ranging from urban planning to environmental monitoring. In this paper, we propose a new framework, namely, DeNoising FPN with Trans R-CNN (DNTR), to improve the performance of tiny object detection. DNTR consists of an easy plug-in design, DeNoising FPN (DN-FPN), and an effective Transformer-based detector, Trans R-CNN. Specifically, feature fusion in the feature pyramid network is important for detecting multiscale objects. However, noisy features may be produced during the fusion process since there is no regularization between the features of different scales. Therefore, we introduce a DN-FPN module that utilizes contrastive learning to suppress noise in each level's features in the top-down path of FPN. Second, based on the two-stage framework, we replace the obsolete R-CNN detector with a novel Trans R-CNN detector to focus on the representation of tiny objects with self-attention. Experimental results manifest that our DNTR outperforms the baselines by at least 17.4% in terms of APvt on the AI-TOD dataset and 9.6% in terms of AP on the VisDrone dataset, respectively. Our code will be available at https://github.com/hoiliu-0801/DNTR.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野における顕著な進歩にもかかわらず、小さな物体の正確な検出は、画像データの中でこれらの物体に割り当てられた極小ピクセルの表現のために、大きな課題を呈し続けている。 この課題は、地球科学とリモートセンシングの分野において深く反響し、小さな物体の高忠実度検出は、都市計画から環境監視まで、無数の応用を促進する。 本稿では,小型物体検出の性能向上のために,Trans R-CNN (DNTR) を用いたデノイングFPNを提案する。 DNTRは、簡単なプラグイン設計、DeNoising FPN (DN-FPN)、効果的なTransformerベースの検出器であるTrans R-CNNで構成されている。 具体的には,マルチスケールオブジェクトの検出において,特徴ピラミッドネットワークにおける特徴融合が重要である。 しかし、異なるスケールの特徴の間に規則化がないため、核融合プロセス中にノイズが生じる可能性がある。 そこで本稿では,FPNの上位ダウンパスにおける各レベルの特徴の雑音を抑制するために,コントラスト学習を利用するDN-FPNモジュールを提案する。 第二に、この2段階の枠組みに基づいて、老朽化したR-CNN検出器を新しいトランスR-CNN検出器に置き換え、自己注意を伴う小さな物体の表現に焦点を当てる。 実験結果から,我々のDNTRはAI-TODデータセットのAPvtでは少なくとも17.4%,VisDroneデータセットのAPでは9.6%,ベースラインでは少なくとも17.4%向上していることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/hoiliu-0801/DNTRで公開されます。

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